python的几个高级特性

代码越少越好，越简单越好。
正确使用python中有用的高级特性，5行变1行～～

• 切片
  取一个list或tuple的其中几项元素：
  L[0:3] 表示从索引0开始取，到索引3结束，取出0、1、2这三个元素。当索引从0开始时，0可以省掉写成L[:3]
L[m:n] 从m开始取，取出n-m个元素
  python也支持倒着切片，如L[-1:0] （0可以省略）取出倒数第一个元素
  每五个取一个 L[::5]
  复制原list用 L[:]
  
  • tuple作为list的一种，唯一区别是tuple的元素不可变。但同样的，tuple也可以进行切片操作，操作的结果仍是tuple类型。
  • 字符串或Unicode字符串也可以看做list的一种，每个字符就是一个元素，进行切片操作后结果仍是字符串

>>> 'ABCDEFG'[:3]
'ABC'
>>> 'ABCDEFG'[::2]
'ACEG'

• 迭代
  如何判断一个对象是可迭代对象呢？
  方法是通过collections模块的Iterable类型判断：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance('abc', Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3], Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance(123, Iterable) # 整数是否可迭代
False

python提供一个**enumerate()**函数可以把一个list变成索引-元素对，这样就可以在迭代元素本身时加上索引

>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print i, value
...
0 A
1 B
2 C

>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
...     print x, y
...
1 1
2 4
3 9

• 列表生成式
  字面意思，即可以直接创建list

  >>> range(1, 11)
  [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  
  >>> [x * x for x in range(1, 11)]
  [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
  
  >>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
  [4, 16, 36, 64, 100]
  
  >>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']  
  ['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
  
  >>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
  >>> [k + '=' + v for k, v in d.iteritems()]
  ['y=B', 'x=A', 'z=C']
  
  >>> L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
  >>> [s.lower() for s in L]
  ['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

  最后一个栗子中如果list中既包含字符串，又包含整数，由于非字符串类型没有lower()方法，列表生成式会报错

• 生成器
  不必创建完整的list，在循环的过程中不断推算后续的元素。这种一边循环一边计算的机制，称为生成器Generator。

  • 创建一个generator的第一种方法，就是把创建list时的[] 换为()。这种方法创建的g，需要通过generator的next()方法 一个一个打印出来。
  • 第二种方法是通过for 循环，因为generator也是可迭代对象。

和list比较，dict有以下几个特点：
1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加；
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。
而list**相反：**
1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
2. 占用空间小，浪费内存很少。
所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。